如何在当今的企业环境中使用机器学习
技术和工程领域的最新趋势之一是“机器学习”——事实上，当今所有大型科技公司都投资于人工智能和机器学习项目。
“机器学习”一词最早由 Arthur Samuel 在 1959 年定义。他将其定义为“无需明确编程即可学习的能力”，这基本上意味着机器可以从自己的错误中学习并重新编程以改进随着时间的推移，它的表现。
当数据挖掘的概念出现时，这个想法在 90 年代开始流行。数据挖掘使用算法在给定的信息集中寻找模式，从而导致数据驱动的预测和决策。这鼓励工程师利用数据挖掘和预测分析来开发复杂的机器学习算法。
推动业务优势的创新
今天，机器学习算法已经以各种方式被广泛使用。以下是您可能不知道的机器学习的一些日常用途。
- 手机摄像头中的人脸检测功能是机器学习功能的一个示例。当有人微笑时，相机可以自动点击，或者只需眨眼，看着你的手机拍照。由于机器学习算法的进步，这是可能的。
- 计算机可以通过照片识别个人的面部识别功能是机器学习的另一种用途。我们经常在 Facebook 上使用它，同时在他们出现的照片中自动标记朋友。
- 您有没有注意到，您的手机有时会建议您删除重复的照片来释放空间，这些照片包含相同的图像，它会自动检测到这些照片？如果没有机器学习，这是不可能实现的。
- 每次在互联网上搜索内容时，都会用到机器学习。 Google 使用机器学习来改进搜索结果和搜索建议。
- 机器学习用于防病毒和反垃圾邮件软件，以改进对您设备上的恶意软件、间谍软件或广告软件的检测。
- 机器学习也在改变车辆系统的设计和制造方式。它被广泛用于自动驾驶汽车。
机器学习成为主流
随着我们不断寻找使用机器学习的新方法，该技术正在快速发展。企业也渴望掌握机器学习，以改进未来的产品和实现战略目标。
机器学习通过搅动大量数据并帮助获得更深入的洞察力和改进决策，为企业多年来一直保存的所有数据带来价值。下图描绘了机器学习在多个行业的一些应用。
来源：TCS
使用机器学习的未来应用
机器学习算法被广泛用于重新设计跨行业的业务流程，例如销售、营销、物流、采购等。这一切的美妙之处在于，这些算法本身会随着时间的推移而变得越来越好。
机器学习加速采用背后的真正原因是算法本质上是迭代的，反复学习和探索以优化结果。每次出现错误时，机器学习算法都会自行纠正并开始另一次分析迭代。所有这些计算都在几毫秒内完成，因此在优化决策和预测结果方面非常有效。
机器学习使设计复杂的软件系统变得更容易，而无需太多人力。我们可以使用机器学习在更短的时间内完成工作，而不是花费数年时间编写功能或微调具有大量参数的系统。如果您很快就会开始看到和使用科技和小工具，请不要感到惊讶，就像现在在科幻电影中看到的一样。
物联网技术